author: cust--ZK
分治演算法中有一些演算法,僅僅用分支遞推公式無法計算出其時間復雜性,因為它的遞推方程帶有一個冪項,雖然依靠迭代我們仍然可以求出其遞推公式,但是這么做未免太復雜浪費時間,
這時候我們有一個通法,那就是主定理(master theorem),根據情況直接套公式就能求出時間復雜性,主定理形式如下
設f是滿足遞推關系
$f(n) = af(n/b) + cn^d$
的增函式,其中$n=b^k$,k是一個正整數,$a \geq1$,b是大于1的整數,c和d是實數,滿足c是正的且b是非負的,那么
$
f(n) =
\begin{cases}
O(n^d), a < b^d \\
O(n^d logn), a = b^d\\
O(n^{log_b a}), a > b^d
\end{cases}
$
證明一下:
Proof:
Proof:
假設N是b的冪,令$N = b^m$,假設f(1) = 1,則有
$f(b^m) = af(b^{m-1})+(b^k)^{m}$$\frac{f(b^m)}{a^m} = \frac{f(b^{m-1})}{a^{m-1}}+(\frac{b^k}{a})^{m}$...
將以上累加得
$\frac{f(b^m)}{a^m} = \sum\limits_{i=0}^{m}(\frac{b^k}{a})^i$
因此
$f(b^m) = a^m \sum\limits_{i=0}^{m}(\frac{b^k}{a})^i$
如果$a>b^k$
$f(N)=O(a^m)=O(N^{log_ba})$
如果$a=b^k$
$f(N)=O(a^mlog_bN)=O(N^klogN)$
如果$a < b^k$
$f(N)=\frac{(b^k/a)^{m+1} - 1}{b^k/a - 1} = O(a^m(\frac{b^k}{a})^{m})=O(N^k)$ ----author ZK
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